Google は、ほぼすべての年齢層と関心層にとって標準的な参照ツールになりました。
しかし、Google は、医療費請求の複雑さと最新の直接請求技術をよりよく理解しようとしている医師を苛立たせています。
この記事では、地球上で最も人気のある検索アルゴリズムの相反する力について簡単に説明し、医療費請求とコンプライアンスのコンテキストでその制限を解決するための専門的で協調的な自己学習テクノロジの概要を説明します。
Google の限界 2005 年 1 月末の時点で、インデックス可能な Web は 115 億ページ [Gulli and Signorini] と見積もられており、1997 年の 2 億ページから増加しています。
このような短時間でプロポーションを変更したり、ドキュメントのアナーキーの縮図になったりします。
一般的なインターネット検索エンジン、特に Google は、World Wide Web を、検索プロセスが遅く結果の出にくい停滞したデータ リポジトリから、絶え間なく拡大し続ける膨大な量の豊富な情報源のダイナミックな世界に変えました。
今日の Google は、インターネット上のテキストとそのテキストへのハイパーリンクを積極的に作成および管理する人々によって定義される「グループ マインド」の芸術。
その成功は、検索結果の関連性と結果検索の高速さに根ざしています。
Google は、ページの人気度を使用して元のクエリとの関連性をランク付けすることが、最も広範なインターネット ユーザー グループにとって非常に実用的な価値があることを証明しました。
Google は、この無政府状態に最小限の秩序を重ねるだけで、膨大な数の興味深い情報を見つけることができますが、包括的な参照ソースを提供するにはほど遠いものです。
参照情報の最終的なソースとして Google に依存するのは誤りです [Hargittai]。
Google の欠点のリストには、低精度が含まれています。
Google は、問題に対する回答や解決策を返しません。
代わりに、検索に関連するさまざまな程度の情報を含む Web ページへの一連のリンクを受け取ります。
この種の回答は、最初に最も有望なリンクを特定し、次に「ドリルイン」して詳細情報を取得し、最初の検索を絞り込み、プロセス全体を繰り返す必要がある多段階操作になります。
たとえば、「医療費請求」を検索すると、医療関連の求人、キャリア ガイド、オンライン学習コース、請求関連製品の広告が返されます。
コンテキストなし。
たとえば、「医療コンプライアンス」を検索すると、償還コンプライアンス コンサルタントを雇う広告、最高品質の使い捨て用品の情報源、および医療上の必要性による休職に関する政府の雇用規則が検索されます。
「ビリング コンプライアンス」で検索すると、大学のコンプライアンス プログラムの説明、コンプライアンス トレーニング コースの説明などを含むページが表示されます。
「GoogleWashing」。
GoogleWashing は、ブログなどの外部ソースを使用して多数のリンクを作成することにより、キーワードとのオンラインの関連付けを変更するプロセスです。
このプロセスの欠点は、Google のインデックスに登録できない書籍や記事など、他の価値の高い参照ソースが除外され、商用サイトのみが宣伝されることです。
教育ではなく商業化。
たとえば、「医療請求処理」を検索すると、「医療請求処理ビジネスを開始するためのヒント」が検索され、プロセスまたは要約された製品/サービスレビュー。
信憑性不明。
その回答には、信頼性評価の外部ソースがありません。
それらは「人気」方式に従ってランク付けされます。
フィードバックはありません。
リンクを作成または削除することによって検索結果に影響を与える限定的かつ間接的な能力。
検索結果または検索用語を変更する機能が完全に欠如しています。
Google は、協力的でありながら非常に偏りのある知識のソースとしてインターネットを使用するのに役立ちます。
比較のために、Google と書籍の参照は、信頼性と関連性の次元に沿って配置された情報資料のスペクトルの両端を占めています。
Wiki - Web 上の共有知識リポジトリ Wiki テクノロジは、Google と本の百科事典によって定義されたスペクトルの両極端の中間を目指しています。
Wiki は、Web 上の共有記事間リポジトリの概念を次の記事内レベルに引き上げ、複数の寄稿者が同じドキュメントの編集プロセスを共有できるようにします。
共有された取り組みをローカライズして同じドキュメントに集中させることにより、結果として得られるサイトは、人気ベースの検索エンジンでは観察できない程度の関連性を達成します. ウィキペディアはウィキの最も人気のある例です. 、オンラインまたはオフライン。
」ウィキペディアは、他の多くのウィキと同様に、商品化やリンク主導の普及がありません。
ただし、Wikipedia には他にも 2 つの問題があります。
たとえば、「Straight Through Billing」、「Billing Compliance」、または「Medical Billing Transparency」を検索しても結果は返されません。
限られた検索機能。
最も顕著なのは Google との共有の精度の低さとコンテキストの欠如です。
検索の専門家は、上記の両方の問題にアプローチするために専門化を使用しました。
参照用と教育用に特化した wiki を分離することで、深さが制限される問題を解決し、特化した検索エンジンを分離することで、検索が制限される問題を解決します。
たとえば、BillingWiki.com は、医療費請求に関連する狭く定義された一連の知識を文書化するための共同作業の結果です。
ウィキとして、それは人気ベースの検索エンジンなしで始まり、特定のトピックへのより深い浸透を可能にする、狭く定義された知識体系に依存していました.複数のウィキが出現し、それぞれが狭く定義された特定のトピックに特化していることは容易にわかります。
請求専用の検索エンジンで強化された BillingWiki BillingWiki 内に統合された専用の請求検索エンジンにより、医療請求に関心のあるコミュニティのメンバーは、検索エクスペリエンスを向上させることができます。
このように強化された BillingWiki は、Google と Wiki に共通するいくつかの欠点を解決すると同時に、共同作業と専門化の主な利点を保持しています。
標準的な Google の検索に対する Billing Search Engine の主な利点は、ユーザーが検索結果に満足していることを示し、その将来に影響を与えることができることです。
行動。
特に、Billing Search Engine では次のことが可能です。
結果ページのエントリを昇格または降格して、結果の関連性を編集します。
動的なコンテキストを作成して維持し、関連性のない結果を排除します。
検索用語を追加/削除し、それらの相対的な重要性を変更することにより、一連の検索用語を継続的に強化することにより、コミュニティから「学び」ます。
検索用語の関連度を編集して視覚的に伝えます。
検索エンジンは検索用語を表示し、相対的な用語の人気を反映するようにフォント サイズ (色) を変更します。
たとえば、専用の請求検索エンジンを使用して「請求コンプライアンス」を検索すると、コンプライアンス ソリューション、コンプライアンス用語の説明、監査リスク管理、および請求コンプライアンス違反に関する多数の例とプレス リリースを含むページが返されます。
まとめ Google 検索は、医療請求、コンプライアンス管理、請求の透明性、患者の優先スケジューリング、電子医療記録、およびコンピューター支援コーディングの最新の参考資料と革新に関心のある専門家にとって最適なソリューションではない可能性があります。
BillingWiki.com [http://www.billingwiki.com/] などの新世代の課金知識アーカイブ システムの 2 つのコンポーネント アーキテクチャは、複数のソリューションの改善を提供します。
これには、共同請求のナレッジ ベースと専用の検索エンジンが含まれています。
継続的な改善と独自のユーザー コミュニティからの学習を促進することで、wiki のパフォーマンスは Google の医療請求に関するナレッジ クエリのパフォーマンスを上回ります。
参考文献 Antonio Gulli と Alessio Signorini、「インデックス可能な Web は 115 億ページ以上」、http://www.cs.uowa.edu/~asignori/web-size/ Eszter Hargittai、「Google を超えた生活」、http:/ /news.bbc.co.uk/2/hi/technology/3601371.stm Yuval Lirov 博士、「Practicing Profitability - Network Effect for Revenue Cycle Control in Healthcare Clinic and Chiropractic Office: Scheduling, SOAP Notes, Care Plans, Coding, Billing, Collections, and Audit Risk" (Affinity Billing) および "Mission Critical Systems Management" (Prentice Hall)、人工知能とコンピューター セキュリティの特許の発明者、Vericle.net - Distributed Billing and Practice Management Technologies の CEO。
Yuval は、BillingPrecision.com で開催される監査リスクに関する次のウェビナーに登録することをお勧めします。
記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Yuval_Lirov/35366
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